AskSimシステムの仕組み - AIリサーチアシスタント アーキテクチャの概要 ユーザー クエリ → プログレッシブ レスポンス オーケストレーター ├── フェーズ1:即時応答(200-300ms) │ └──高速モデル(Llama-3.1-8B-fast) ├── フェーズ2:対応強化(並行) │ └──パワフルモデル(Llama-3.3-70B)、DeepSeek └── フェーズ3:検索強化(条件付き) └── Serper/Exa API → 引用付き合成 この例では、次のようになります。 🔧 プログレッシブエンハンスメントの説明: フェーズ 1: Llama-3.1-8B-Instruct-fast - 80億のパラメータ - 速度の最適化 - 応答時間:200ms - 回答品質の80%をカバー フェーズ 2: Llama-3.3-70B-Instruct - 700億のパラメータ - 8.75xより大きいモデル - ニュアンス、例、深みを追加します - 残りの20%を完了する 結果:100%の品質、10倍優れたUXを実現。これは、教授がバックグラウンドで詳細な講義を準備している間、すぐに答える素早いアシスタントがいるようなものです。 特別な機能 1. 電光石火のプログレッシブレスポンス - 最初のトークンまで200ms-ユーザーは3+秒後ではなく、すぐに応答を見ることができます - フェーズの並列実行 - 拡張と検索の同時実行 - プログレッシブエンハンスメント(インスタント→エンハンスメント→検索) 2. インテリジェントな検索統合 - 時間的制約のあるクエリの自動検出 - デュアルサーチプロバイダー(Serper + Exa) 3. コスト最適化マルチモデルシステム - 階層ベースのモデル選択@nebiusaistudio - 品質レベル:インスタント→エンハンスド→プレミアム - x402を使用した@CoinbaseDev @yugacohlerおよび@Sagaxyz__ @solanaによる支払い $CLSTR $DND